A quién va dirigido
Diseñada para profesionales con experiencia en machine learning, ciencia de datos y desarrollo en la nube. Se recomienda dominio de Python, frameworks como TensorFlow y conocimientos previos en Google Cloud. Ideal para quienes desean validar su capacidad de gestionar el ciclo completo de vida de modelos de IA en entornos reales y productivos.
Objetivos del curso
Conocer la certificación y obtener tu credencial
Comprender los requisitos, el temario oficial y el valor profesional de la certificación.
Diseñar soluciones de machine learning
Seleccionar arquitecturas y modelos óptimos según el problema y los objetivos del negocio.
Entrenar y evaluar modelos
Implementar técnicas de preparación de datos, entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y validación.
Implementar MLOps en Google Cloud
Automatizar pipelines de entrenamiento, despliegue y monitorización usando Vertex AI y Kubeflow.
Optimizar y asegurar soluciones de IA
Aplicar buenas prácticas de rendimiento, escalabilidad, seguridad y responsabilidad en IA.
Contenidos
El examen
Test de opción múltiple y respuesta múltiple basado en casos prácticos.
Aproximadamente 50 preguntas.
2 horas.
Validez 2 años.
¿Por qué certificarse?
Posiciona al profesional como experto en IA aplicada a la nube dentro del ecosistema Google Cloud.
Permite liderar proyectos que lleven modelos desde la experimentación hasta producción de forma escalable y segura.
Los roles de IA/ML están entre los mejor pagados del sector tecnológico, y esta credencial es altamente valorada por empresas globales.
Abre oportunidades en proyectos avanzados de inteligencia artificial y fortalece la reputación profesional a nivel internacional.
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